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裁剪：LRS
【新智元导读】史上最大的基因组AI模子Evo 2使用逾越12.8万个基因组数据磨练，包含9.3万亿个核苷酸，能预测突变效应、打算 DNA 序列，并通过可视化器具展示学习到的生物特征，为生成生物学和疾病磋议提供新念念路。
人命的一切弘扬，基本齐不错从DNA编码中找到谜底。
基因组（Genome）包含了生物体扫数基因以及非编码的DNA序列，承载了生物体发育、孕育、衍生和恰当环境所需的全部遗传信息，连年来基因组关联的测序、合成和裁剪器具还是透顶调动了生物学磋议。
然而，基因组的复杂性是巨大的，即使是最浅近的微生物，也包含数百万个DNA碱基对，要智能地构建新的生物系统，磋议东谈主员还需要深切融合基因组编码的复杂信息。
2024年11月，磋议东谈主员在Science上发表了一项磋议Evo 1，基于单细胞（270万个原核生物和）基因组进行磨练，具有70亿个参数，在单核苷酸（组成DNA或RNA的基本单位）设备下收场了13万碱基的陡立文长度。
Evo 1论文联结：https://www.science.org/doi/10.1126/science.ado9336
Evo 1在DNA、RNA 和卵白质格式上展示了更好的零样本功能预测能力，并通过践诺考证了Evo 1生成的CRISPR-Cas分子复合物以及IS200和IS605转座系统的功能活性，评释注解了使用谈话模子进行卵白质-RNA和卵白质-DNA代码打算的出路。
最近，Arc Institute文告与英伟达（NVIDIA）互助，设备了迄今为止最大的生物范围AI模子Evo 2，在逾越12.8万个全基因组以及宏基因组数据的基础上，磨练数据逾越9.3万亿个核苷酸。
除了细菌、古菌和噬菌体基因组外，Evo 2的磨练数据还包括东谈主类、植物以相配他真核生物域的单细胞和多细胞物种的信息。
论文联结：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.02.18.638918v1
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Evo Designer联结：https://arcinstitute.org/tools/evo/evo-mech-interp
随著作统共发布的，还有一个Evo Designer的用户友好界面，看成机制可解释性可视化器，揭示了模子在基因组序列中学习的要津生物特征和格式，展示了Evo 2在生成DNA序列时的念念考历程，其中许多功能与基因组观点类别高度关联，用户不错在参考基因组和Evo 2中的相应特征激活中看到基因组观点。
磋议东谈主员弥漫开源了Evo 2的磨练数据、磨练和推理代码以及模子权重，并集成到了NVIDIA BioNeMo框架中。
琢磨到潜在的伦理和安全风险，磋议东谈主员将感染东谈主类和其他复杂生物体的病原体摒除在Evo 2的基础数据集以外，并确保模子不会对对于这些病原体的查询复返有价值的谜底。
Arc磋议所结伙首创东谈主、Arc中枢磋议员、加州大学伯克利分校生物工程助理讲授Patrick Hsu觉得，Evo 1和Evo 2的见效是「生成生物学」范围的要津时刻，让机器也能够用核苷酸的谈话进行阅读、写稿和念念考，Evo 2对人命之树具有通才式的融合，对于许多任务来说齐有价值，比如预测致病突变、打算东谈主工人命的潜在编码。
Evo 2相配后续版块是基因组和表不雅基因组打算范围迈向生成式生物学的第一步，联结现存的、在大限制可编程DNA操作方面的最新践诺进展，Evo 2有望收场各样化合成人命的径直编程。
此外，借助特定应用的评分函数为推理历程提供教导，Evo 2能够打算出卓绝DNA本人的复杂生物架构。
Evo 2在预测「哪些突变是无害的」与「潜在的致病性」方面收场了逾越90%的准确率，不错通过找到东谈主类疾病的遗传原因并加快新药的设备，从简深广小时的磋议本事和资金。
在改日，磋议东谈主员大约不错借助Evo 2的力量，处治东谈主类那些「无可救药」，透顶销毁疾病。
Evo2架构：向光荣进化的硅基生物
Evo 2能够对DNA序列进行建模，并在中心律例的各个层面收场应用，涵盖分子和细胞圭臬；模子基于DNA序列学习，无需针对特定任务进行微调，就能准确预测遗传变异的功能影响，举例非编码致病变异和具有临床意旨的BRCA1基因变异。
Evo 2秉承新的多搀和StripedHyena 2架构，展示了短显式（SE）、中正则化（MR）和长隐式（LI）Hyena运算符的高效块布局，使Evo 2能够使用比Evo 1使用多30倍的数据进行磨练，迪士尼彩乐园地址何况每次推理的核苷酸数目普及8倍。
Evo 2秉承「两阶段」磨练战术，在AWS上的NVIDIA DGX Cloud AI平台上经过几个月的磨练，使用了逾越2000块NVIDIA H100 GPU，不错一次性处理高达100万个核苷酸的长基因序列，使其能够融合基因组中相隔较远部分之间的联系。
在预磨练阶段，Evo 2通过新颖的数据增强和权重分派步调，优先学习功能性的遗传元素；在中磨练阶段，则专注于长序列的构建。
Evo 2的40B和7B版块在磨练时候为短序列预磨练阶段和长陡立文中磨练阶段。
在1024个GPU、40B限制下，StripedHyena 2相较于StripedHyena 1和Transformer架构，展现出更高的糊涂量。
Evo 2的中磨练考证困惑度标明，跟着模子限制和陡立文长度的增多，模子性能赢得普及。
通过修改后的「大海捞针」任务，Evo 2展示了其在长达100万个序列长度的长陡立文中进行灵验回忆的能力。
践诺闭幕
通过在大限制的进化磨练数据集上学习序列的概率，生物序列模子能够在莫得任何针对特定任务的微调或监督的情况下，了解突变效应与生物功能之间的关联性，即零样本预测。
此前灵验的零样本突变效应预测仅在「仅用卵白质序列」磨练的谈话模子，或「仅用原核生物序列」磨练的基因组谈话模子中赢得阐发。
Evo 2能够在中心律例下的三种体式（DNA、RNA、卵白质）和人命的三个范围（原核生物、古菌、真核生物）中学习序列可能性的溜达，因此磋议东谈主员评估了Evo 2是否能够在扫数这些体式和生物体中收场突变效应的预测。
扫数人命范围的编码序列齐辞退一个基本结构：以肇端密码子运转，以休止密码子收尾，并使用三联密码子来界说阅读框架。
为了评估Evo 2是否掌捏了这些基本的生物学旨趣，磋议东谈主员当先测试了单核苷酸变异（SNVs）对Evo 2在卵白质编码基因肇端密码子周围基因组序列中的可能性的影响。他们在朝生型序列的每个位置引入这些突变，并谋划了Evo 2预测的可能性在数千个这么的位点上的变化。
闭幕标明，在原核生物和真核生物中，肇端密码子内的突变会导致更剧烈的可能性变化，呈现出三联密码子的周期性格式，其中舞动位置的突变对可能性的影响较小。
在原核生物和真核生物的基因组中，磋议东谈主员还不雅察到一个与保守的核糖体联结位点一致的格式，阐发了模子还是学会了这些基本的遗传特征，尽管模子在磨练数据中从未见过这些序列的标注。
东谈主类现在对基因组的融合觉得，特定的遗传变化应该导致不同的表型效果。
举例，错义突变应该比同义突变更具结巴性，移码突变和提前休止密码子应该是最具结巴性的，而在必需的非编码元件中，缺失的影反映该比在基因间区域的缺失更大。
通过测量非编码和编码序列中各式突变的影响，磋议东谈主员评估了Evo 2的概率是否能够捕捉到这些已知的生物学规则。
在20种原核生物和16种真核生物中，模子的概率变化与已知的生物学罢休一致。
在编码序列中，错义变异、提前休止密码子和移码突变导致的可能性变化宽敞于同义突变；
在非编码区域中，tRNA和rRNA中的缺失比基因间区域和其他非编码位点的缺失有更大的影响，合乎对RNA纰谬性的已知信息。
改日，硅基智能创造细胞？
瞻望改日，磋议东谈主员设计了多种战术来提高Evo 2预测和打算的质地，现在可能更夺目基因组序列的深广进化溜达，而不是特定的分类学特征。
将Evo 2与更多特征和东谈主类基因组变异数据相联结，可能有助于改善致病性预测或分析结构变异；
期骗机制可解释性，学习到的特征还不错增强对更复杂生物学观点的检测能力，并通过激活勾引和特征罢休来教导模子生成，从而收场对生成闭幕的可编程适度；
为了提高Evo 2生见遵循的质地，可能需要通过践诺反馈进行监督微调或强化学习；
Evo2初步评释注解了通过推理时谋划打算复杂生物系统的观点，改日这种步调还不错延迟到包括其他特质，举例采用性剪接、细胞类型特异性或基因回路功能。
进化论是生物学的归拢表面，从基因到群体，通过DNA这一基础信息层传递当然采用的功能效应，Evo系列模子为生物学建模和打算奠定了基础，将生物学中不同圭臬的信息归拢到一个共同的表征中。
改日的责任要是将这一表征与表不雅基因组学和转录组学等更多模态信息相联结，可能会产生一个假造细胞模子，能够灵验地模拟健康和疾病中的复杂细胞表型。
参考府上：
https://x.com/pdhsu/status/1892243493445050606
https://x.com/MichaelPoli6/status/1892242976942035029